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题名基于ATC的智能工厂分布式柔性作业车间动态调度
被引量：3
- 1
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作者
石宇强
蔡跃坤
吴双
徐健
田博
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机构
西南科技大学制造与科学工程学院
北自所(北京)科技发展有限公司
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出处
《制造业自动化》
CSCD
2020年第3期143-147,共5页
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基金
四川省教育厅资助科研项目(18ZA0497)
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文摘
针对传统多车间生产调度方法不能满足智能生产系统调度优化的问题,结合智能工厂需求,以分布式柔性作业车间为研究对象,提出基于“生产计划-车间调度-物流仓储”的ATC层次模型,该模型是以时间、成本组成的一个多目标优化模型;提出两级效能偏差判别机制,在物联环境下动态识别扰动并根据扰动影响作出实时决策。最后,以3个车间调度问题为例,基于遗传禁忌搜索算法,验证了该模型的有效性。
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关键词
分布式柔性作业车间
目标级联法
多目标优化
动态调度
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多Agent的智能工厂生产调度优化
被引量：3
- 2
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作者
蔡跃坤
王俊佳
朱智鹏
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机构
西南科技大学制造与科学工程学院
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出处
《西南科技大学学报》
CAS
2020年第1期90-94,共5页
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基金
四川省教育厅资助科研项目(18ZA0497)。
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文摘
针对带有RFID等无线传感设备的智能工厂生产调度问题,在分析智能工厂与传统工厂区别的基础上,提出了基于数据+Agent的解决方法。利用生物群智能替代传统合同网拍卖模型,设计了基于随机扰动蚁群算法的信息素、转移系数,给出了从数据采集到信息素计算再到选择计算的过程。在信息素设计中,引入设备多特征健康指数,使调度结果更加符合实际。通过仿真验证了模型的有效性。
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关键词
智能工厂
多AGENT系统
随机扰动蚁群算法
健康指数
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Keywords
Smart factories
Multi-agent system
Random disturbance ant colony algorithm
Health index
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分类号
F273
[经济管理—企业管理]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多目标产品配置优化研究
被引量：3
- 3
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作者
詹钧凯
石宇强
陈柏志
蔡跃坤
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机构
西南科技大学制造科学与工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第8期40-44,共5页
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基金
四川省教育厅资助科研项目(18zd1118)。
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文摘
针对多目标产品配置优化问题,考虑实例关系和个性化等约束,构建了以性能、成本和交货期为目标的产品配置模型。设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行配置模型求解,并根据顾客偏好推荐配置方案。该算法采用动态罚函数处理约束问题,采用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度,对变异操作结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优解,并针对多目标问题改进了Metropolis准则。通过算法验证与实例应用,证明本模型有效可行,改进NSGA-Ⅱ算法在配置问题求解上优于NSGA-Ⅱ算法。
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关键词
多目标优化
产品配置模型
改进的NSGA-Ⅱ
动态罚函数
自适应
模拟退火算法
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Keywords
Multi-Objective Optimization
Product Configuration Model
Improved NSGA-Ⅱ
Dynamic Penalty Function
Adaptive
Simulated Annealing Algorithm
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名面向C2M模式的智能制造生产调度研究
被引量：1
- 4
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作者
蔡跃坤
朱智鹏
谭冲
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机构
广东科技学院机电工程学院
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出处
《智能物联技术》
2021年第6期25-30,共6页
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文摘
针对C2M制造服务模式的智能制造生产调度问题,以柔性作业车间为研究对象,通过分解订单任务,提出基于ERP-MES-底层制造系统为基础的自感知-自决策-自执行CPS调度方案。在实际调度中,以加工时间为优化目标,提出一种基于GA-SSA的融合算法;在实时调度方面,基于物联环境提出一种效能偏差判别机制来实现实时调度决策。最后,以一个6×6的调度问题为例,验证了本文所提出调度方案的可行性与优越性。
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关键词
C2M
智能制造
生产调度
混合算法
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Keywords
Customer-to-Manufacturer
intelligent manufacturing
production scheduling
hybrid algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名动态需求下车间生产物流VRP优化
被引量：1
- 5
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作者
朱智鹏
石宇强
蔡跃坤
韩婷
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机构
西南科技大学制造科学与工程学院
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出处
《西南科技大学学报》
CAS
2020年第3期68-74,85,共8页
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基金
四川省教育厅资助科研项目(18ZA0497)。
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文摘
为适应智能工厂生产物流管控智能化与生产过程柔性化的要求,考虑“多品种、小批量”模式下生产节拍变动引起的物料配送和产品运输不确定因素,基于传统软时间窗提出一种曲线型软时间窗,构建在不同服务时间段的成本惩罚函数,以此表示客户对服务时间的满意度。在此基础上,考虑动态需求等特性,构建了以物流运输总成本、总时间成本最低和服务满意度最优的多目标车辆路径问题数学模型。模型求解采用改进的NSGA-Ⅱ算法,该算法采用两段式染色体编码方式进行编码,在迭代进化过程中,为提高交叉变异后解的质量,引入正态分布交叉算子,同时改进自适应交叉与变异概率公式。通过实例验证了目标模型和改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和可行性。
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关键词
VRP
曲线型软时间窗
动态需求
多目标
改进NSGA-Ⅱ算法
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Keywords
VRP
Curve soft time window
Dynamic demand
Multi-objective
Improved NSGA-Ⅱalgorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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